【摘 要】
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为实现无人船的航向自主跟踪功能,考虑随机性环境扰动对船舶运动的影响,提出一种融合卡尔曼滤波器的自适应神经网络航向分数阶控制方法。对无人船的航向跟踪控制系统和外部环
【基金项目】
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广西创新驱动发展专项基金项目(桂科AA17202032-2)
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为实现无人船的航向自主跟踪功能,考虑随机性环境扰动对船舶运动的影响,提出一种融合卡尔曼滤波器的自适应神经网络航向分数阶控制方法。对无人船的航向跟踪控制系统和外部环境干扰进行数学建模,设计该模型下的扩展卡尔曼滤波器,避免环境因素对船舶操纵性能的影响,基于分数阶微积分理论设计无人船航向控制的分数阶控制器,给出一种径向基函数神经网络学习算法,用于解决该控制器的参数整定问题。对所提方法进行仿真实验,实验结果表明,该方法能使无人船快速稳定地跟踪期望参考航向,具有良好的自适应性和鲁棒性。
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